다채널 DenseNet을 이용한 뇌 MRI의 QQ 기반 OEF 예측 방법

윤희식; 이해연

doi:10.14801/jkiit.2024.22.10.105

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤희식 (국립금오공과대학교) 이해연 (국립금오공과대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제10호(JKIIT, Vol.22, No.10)

발행연도: 2024.10

수록면: 105 - 113 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2024.22.10.105

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뇌 질환 진단을 위해 자기공명영상(MRI)을 사용하여 조직 혈액 내 산소추출률(OEF)을 계산할 수 있고, 이를 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다채널 DenseNet 모델을 이용하여 뇌 MRI에 기반하는 QQ 모델의 파라미터를 추정하고 OEF 계산의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 다채널 DenseNet 모델에서 각 DenseNet 모델은 1차원 데이터를 적절히 학습할 수 있도록 Dense Block 및 Transition 계층을 1차원 계층으로 총 3계층으로 구성하였다. 또한, 정확도 개선을 위해 각 데이터에 대한 특징 학습을 중점적으로 수행하도록 개별 학습 및 예측을 수행하였다. 제안한 방법은 코넬 의과대학의 17명 환자 뇌 MRI 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증을 진행하였고, 그 결과 평균 RMSE 값 5.44로 OEF 예측을 수행하였다.

#brain MRI #oxygen extraction fraction #multi-channel DenseNet #deep learning

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